[작성자:] Rebabel Editorial

AI 일보

AI 일일 – 2025-04-29(오전)

알리바바, 0.6B부터 235B 파라미터까지 포괄하는 Qwen3 시리즈 모델 발표: 알리바바 클라우드가 Qwen3 시리즈를 정식 오픈소스로 공개했습니다. 이 시리즈에는 Qwen3-0.6B부터 Qwen3-32B까지 6개의 dense model과 Qwen3-30B-A3B (3B 활성화), Qwen3-235B-A22B (22B 활성화) 2개의 MoE model이
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AI 일일 – 2025-04-28(오후)

OpenAI GPT-4.5 핵심 개발자 Kai Chen 영주권 거부, 미국 AI 인재 위기 우려 촉발: 캐나다 국적 AI 연구원 Kai Chen, 미국 거주 12년 만에 영주권 신청 거부되어 강제 출국 위기에 직면. Chen은 OpenAI GPT-4.5 핵심 개발자 중 한 명으로, 그의 상황은 기술계에서 미국 이민 정책이 AI 선도 지위를 훼손할 수 있다는
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AI 일일 – 2025-04-28(오전)

DeepSeek R1, 전 세계적 관심과 논의 촉발: DeepSeek R1 모델 발표 후 광범위한 관심을 받고 있습니다. 이 모델은 ‘사고 과정’을 보여주며, 비용 효율성이 높고 개방형 전략을 채택했습니다. OpenAI 등 서구 연구소들이 후발 주자의 추격이 어렵고 칩 제한에 직면할 것이라고 여겼음에도 불구하고, DeepSeek은 전문가 혼합 라우팅 최적화
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AI 일일 – 2025-04-27(오후)

범용 Agent 경쟁 가열: ByteDance, Baidu, Manus 추격 가세: 스타 스타트업 Manus AI가 범용 Agent 개념을 부상시키고 빠르게 고액 투자를 유치한 후, ByteDance(Coze)와 Baidu(Xinxiang) 등 중국 대기업들이 신속하게 각자의 Agent 제품을 출시하며 추격에 나섰다. ByteDance는 Agent를 워크플
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AI 일일 – 2025-04-27(오전)

CondoScan, LlamaIndex와 LlamaParse를 활용하여 아파트 구매 프로세스 간소화: CondoScan은 LlamaIndex의 에이전트 워크플로우와 LlamaParse의 문서 처리 기술을 통해 자동화된 아파트 평가 도구를 구축했습니다. 이 도구는 수 주가 걸리는 문서 검토 시간을 몇 분으로 단축하고, 아파트의 재정 상태와 라이프스타일 적합성
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AI 일일 – 2025-04-27(오후)

AI 에이전트, 교육 모델 혁신: 해외 AI 교육 분야에서 에이전트 열풍이 불고 있습니다. eSelf.ai는 이스라엘에서 만 명 규모의 시범 프로젝트를 시작했으며, 자연어 음성, 가상 화이트보드, 다국어 능력을 갖춘 AI 튜터를 활용하여 실제 인간 교육을 시뮬레이션합니다. 동시에 Tavus는 비디오 인터페이스와 감정 감지를 통해 상호작용 경험을 향상시키고,
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AI 일일 – 2025-04-26(오후)

Baidu, DeepSeek에 맞서 文心 4.5 Turbo 및 X1 Turbo 발표: 2025년 Baidu Create 컨퍼런스에서 리옌훙(李彦宏)은 文心 대형 모델 4.5 Turbo와 X1 Turbo를 발표하며 멀티모달 이해 및 생성 능력을 강조하고, 비용이 각각 DeepSeek V3의 40%, DeepSeek R1의 25%에 불과하다고 지적했습니다. 리
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AI 일일 – 2025-04-25(오후)

MS, AI 에이전트 및 2025년 업무 트렌드 보고서 발표: Microsoft는 Microsoft 365 Copilot의 주요 업데이트를 출시하고 Researcher, Analyst 등 AI 에이전트를 도입하여 AI를 도구에서 ‘AI 동료’로 격상시키는 것을 목표로 합니다. 새로운 기능에는 Notebook(Web+Work+Pages 통합), 통합 검색(앱
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AI 일일 – 2025-04-25(오전)

추론 모델, AI의 새로운 초점으로 부상, DeepSeek-R1 업계 파장: OpenAI가 구조화된 추론에 초점을 맞춘 o 시리즈 모델을 발표한 데 이어, DeepSeek-R1의 오픈소스 공개와 뛰어난 성능(특히 수학 및 코드 분야)은 대규모 모델 경쟁이 새로운 단계에 진입했음을 보여줍니다. 업계의 관심은 사전 훈련 파라미터 규모에서 강화 학습을 통한 추론